有机材料(例如树皮和生物炭)可以是治疗雨水的有效过滤材料。但是,这种过滤器在保留微塑料(MPS)(一种新兴的雨水污染物)中的效率尚未得到充分研究。这项研究研究了通常与雨水相关的MP的去除和运输。将不同的MP类型(聚酰胺,聚乙烯,聚丙烯和聚苯乙烯)混合到25、50和100 cm长的水平树皮和生物炭过滤器的最初2 cm材料中。MP类型由25-900μm的球形和碎片形状组成。过滤器的水流为5 mL/min,持续一周,并通过μFTIR成像分析了MPS的总废料。为了获得更深入的见解,将一个100 cm的树皮过滤器副本分为10 cm段,并提取并计数每个段中的MPS。结果表明,在所有生物炭和树皮过滤器中,MP有效保留了> 97%。但是,无论滤波长度如何,在所有废水中都检测到MP。流出浓度分别在树皮和生物炭废水中测量5 - 750 MP/L和35-355 MP/L,> 91%的MP计数由小型(25μm)聚酰胺球形颗粒组成。将所有数据结合起来,使用更长的过滤器发现了平均MP浓度的降低,这可能归因于25和50 cm滤波器中的引导。树皮介质中MPS的ALYSES显示,大多数MP都保留在0-10 cm段中,但有些MPS进一步运输,其中19%的聚酰胺保留在80 - 90 cm段中。总体而言,这项研究表明,树皮和生物炭过滤器保留国会议员的有希望的结果,同时强调了系统堆积过滤器以减少污染雨水对环境的MP排放的重要性。
经过认证的道德黑客(CEH)证书是全球雇主建议的最值得信赖的道德黑客证书和成就。这是最需要的信息安全认证,代表了关键基础架构和基本服务提供商所要求的增长最快的网络证书之一。自2003年CEH引入以来,它被认为是信息安全界的标准。CEH V13继续介绍最新的黑客技巧,以及当今黑客和信息安全专业人员使用的最先进的黑客工具和漏洞。道德黑客的五个阶段和CEH的原始核心使命今天仍然有效且相关:“要击败黑客,您需要像黑客一样思考。”
供应商必须有一个内部流程来报告和处理对《供应商准则》的担忧、怀疑或违反行为,并且必须及时将任何担忧或潜在违规行为告知 IG,并且必须全力配合 IG 对此事的调查。供应商不得对提出或帮助解决真正商业诚信问题的任何人采取任何报复行动。
角质层是覆盖地上植物器官的保护层。我们研究了蜡在建立大麦 ( Hordeum vulgare ) 角质层屏障中的作用。大麦蜡质突变体 cer-za.227 和 cer-ye.267 显示蜡负荷减少,但受影响的基因以及蜡变化对屏障功能的影响仍然未知。测量了 cer-za.227 和 cer-ye.267 中的角质层蜡和通透性。通过批量分离 RNA 测序分离突变体基因座。通过基因组编辑产生了新的 cer-za 等位基因。CER-ZA 蛋白在酵母和拟南芥 cer4-3 中表达后进行了表征。Cer-za.227 携带编码酰基辅酶 A 还原酶 (FAR1) 的 HORVU5Hr1G089230 的突变。 cer-ye.267 突变位于编码 b -酮脂酰辅酶 A 合酶 (KAS1) 的 HORVU4Hr1G063420 上,与 cer-zh.54 等位。cer-ye.267 中角质层内蜡质含量明显减少。cer-za.227 的角质层失水和通透性与野生型 (WT) 相似,但在 cer-ye.267 中则有所增加。去除角质层外蜡质表明,调节角质层蒸腾作用需要角质层内蜡质,而不是角质层外蜡质。cer-za.227 和 cer-ye.267 之间角质层内蜡质含量的差异减少以及角质层外蜡质的去除表明,角质层屏障功能主要依赖于角质层内蜡质的存在。
植物使用复杂的免疫系统来感知病原体感染并以严格控制的方式激活免疫反应。在大麦中,HV WRKY2充当了抗白粉病真菌的大麦疾病耐药性的阻遏物,blumeria graminis f。 sp。hordei(bgh)。然而,HV WRKY2在其DNA结合和抑制剂函数及其靶基因中的分子特征未经表征。我们表明,HV WRKY2的W-box结合需要完整的WRKY结构域和75个氨基酸的上游序列,并且HV WRKY2 W-box结合活性与其在疾病耐药性中的抑制剂功能有关。染色质免疫沉淀(芯片) - seq分析鉴定了一种假定的壳蛋白受体基因HVCEBIP,作为过表达转基因大麦植物中HV WRKY2的靶基因。chip-qPCR和电泳迁移率转移测定法(EMSA)验证了HV WRKY2与HVCEBIP启动子中含有W-box的序列的直接结合。HV Cebip积极调节大麦对BGH的抵抗力。我们的发现表明,HV WRKY2通过直接靶向与病原体相关的分子模式(PAMP)识别受体基因来抑制大麦的基础免疫力,这表明HV CEBIP和可能的金属蛋白信号传导在大麦PAMP PAMP触发的免疫反应中对BGH感染的免疫反应。2022年中国作物科学学会和CAAS作物科学研究所。 Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd. 这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。2022年中国作物科学学会和CAAS作物科学研究所。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
数据挖掘似乎是解决 MRO 组织不可预测性问题的一种有前途的方法。因此,阿姆斯特丹应用科学大学与航空业合作开展了一项为期两年的应用研究项目,探索数据挖掘在这一领域的可能性。研究人员研究了 8 个不同 MRO 企业的 25 多个案例,在整个项目中应用 CRISP-DM 方法作为结构指南。他们探索、准备和组合 MRO 数据、飞行数据和外部数据,并使用统计和机器学习方法来可视化、分析和预测维护。他们还使用个别案例研究来预测计划维护任务的持续时间和成本、周转时间和零件的使用寿命。案例研究提出的挑战包括耗时的数据准备、对外部数据源的访问限制以及公司仍然有限的数据科学技能。就如何在 MRO 中实施数据挖掘以及如何克服相关挑战提出了建议。总体而言,该研究项目提供了有希望的概念证明和试点实施